Google Declara la Guerra a Nvidia por la Liderazgo Mundial en IA

Puntos clave

Creado con IA - todavía estamos experimentando, así que disculpa si no cumple con tus expectativas.

El desarrollo y uso de Google de las Unidades de Procesamiento de Tensor (TPUs) representa un desafío significativo para la dominancia de Nvidia en el mercado de chips y tecnología de IA.
Google está colaborando con Meta, la empresa detrás de PyTorch, para optimizar los TPUs, haciéndolos más accesibles para las empresas que buscan cambiar de GPU de Nvidia.
Google Cloud aumentó sus recursos de TPU en 2022 al tomar un mayor control de los esfuerzos de ventas y desarrollo, con el objetivo de desafiar el control de Nvidia sobre el mercado de computación de IA.
La colaboración entre Google y Meta podría alterar el panorama de la inteligencia artificial al minimizar los riesgos en la cadena de suministro, ofrecer alternativas a las GPU de Nvidia y potencialmente generar una importante nueva fuente de ingresos para Google Cloud.

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Google desafía la dominancia de Nvidia en el campo del procesamiento de TPUs y la colaboración con PyTorch

Según Stephen Witt, autor de la biografía del CEO de Nvidia, Jensen Huang, Google representa una amenaza significativa para la dominance de Nvidia en el mercado de chips y tecnología de IA. En una reciente entrevista, Witt señaló que el desafío a la liderazgo de Nvidia va más allá de los competidores tradicionales como AMD y Amazon. Google ha estado desarrollando sus propias Unidades de Procesamiento Tensor (TPUs), chips específicos para IA utilizados internamente para entrenar modelos como Gemini. Para ampliar el acceso a las TPUs, Google está colaborando con Meta, la compañía detrás de PyTorch, para optimizar los chips con software que reduce los costos de inferencia. Esta colaboración incluye el proyecto TorchTPU, que busca bajar la barrera para empresas que buscan cambiar de GPUs de Nvidia a TPUs. El desarrollo y uso de TPUs por parte de Google, optimizadas mediante el compilador XLA dentro del marco Jax, ha creado una brecha cada vez mayor entre el diseño de chips de Google y las preferencias de la mayoría de los clientes. En 2022, Google Cloud aumentó sus recursos de TPU al tomar un mayor control en sus esfuerzos de ventas y desarrollo. Esta iniciativa busca desafiar el control de Nvidia sobre el mercado de computación de IA asegurando la compatibilidad con PyTorch y proporcionando una alternativa viable a los GPUs de Nvidia.

Colaboración Google-Meta Amenaza la Liderazgo de Nvidia en el Mercado de IA con TPU y Diversificación

Si las TPUs ganan tracción fuera del ecosistema de Google, podrían representar un reto genuino para la liderazgo de Nvidia en el mercado, potencialmente más que alternativas como AMD, y generar una fuente significativa de ingresos nuevos para Google Cloud. Esta asociación entre Google y Meta podría desordenar el panorama de IA mitigando los riesgos de la cadena de suministro y proporcionando alternativas a Nvidia. La colaboración refleja un cambio en la comunidad de IA, donde la colaboración y la diversificación son cruciales para cumplir con la demanda creciente de la computación de IA. Aunque Nvidia domina el mercado, otras empresas tecnológicas también están creando soluciones de hardware y software creíbles para reducir su dependencia de los GPUs de Nvidia. A pesar de que el liderazgo de Jensen Huang está impulsando a Nvidia a una valoración de aproximadamente $5 mil millones, los analistas sugieren que el panorama de IA se está volviendo cada vez más competitivo.

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